發(fā)布時間：2020-07-05 00:48

【摘要】：論文以沁水盆地某研究區(qū)的測井、實驗測試和排采資料為基礎,圍繞煤層氣儲層產能評價技術,分別從煤層氣儲層測井評價、煤層氣儲層產能分級和主控因素分析、煤層氣儲層產能測井預測和煤層氣儲層產氣量動態(tài)變化預測等方面開展系列研究。本文以研究區(qū)塊的測井和實驗測試資料為基礎,通過建立多元回歸模型和遺傳最優(yōu)化模型預測煤巖工業(yè)組分;通過建立多元回歸模型和等溫吸附模型計算煤層含氣量;通過利用雙側向迭代法、雙側向數(shù)值模擬法和簡化阿爾奇公式法計算煤巖裂縫孔隙度;基于利用雙側向測井計算的裂縫寬度和裂縫孔隙度,通過建立立方體模型計算煤巖裂縫滲透率;上述煤層氣儲層參數(shù)的測井解釋模型均有較高的解釋精度。通過對研究區(qū)塊的排采資料進行分析,依據累計產氣量曲線的形態(tài)和平均日產氣量的差異,將煤層氣儲層的產能劃分為高產(1000m3/d)、中產(300~1000m3/d)和低產(300m3/d)三個級別。同時分析通過測井方法獲取的參數(shù)對產能的影響,并利用灰色關聯(lián)分析法計算各個參數(shù)對產能影響的關聯(lián)度和權重,由高到低依次為:含氣量、灰分、碳分、裂縫孔隙度、裂縫滲透率、厚度和埋深。通過建立多項式指數(shù)模型、模糊綜合評價模型和粒子群優(yōu)化的支持向量機模型預測煤層氣儲層產能級別。多項式指數(shù)模型通過將不同的產能影響因素進行組合來整體上反映產能的差異;模糊綜合評價模型通過對各個產能影響因素進行打分和加權處理,既能兼顧所有影響因素又能反映不同因素的差異性;粒子群優(yōu)化的支持向量機模型能夠反映不同的影響因素和煤層氣儲層產能之間復雜的非線性關系;上述模型在研究區(qū)塊都有很好的應用效果。通過建立翁氏模型、灰色預測模型和Elman神經網絡模型預測煤層氣儲層產氣量的動態(tài)變化,同時分析不同模型的適用性。對于產量波動小、峰值明顯、穩(wěn)產時間長的煤層氣儲層,翁氏模型的產氣量動態(tài)變化預測效果較好;灰色預測模型能夠對產量波動小、峰值明顯、穩(wěn)產時間長的煤層氣儲層進入遞減階段的產氣量動態(tài)變化進行較為準確預測;對于不同生產特征的煤層氣儲層,Elman神經網絡模型的產氣量動態(tài)變化預測效果都較好。
【學位授予單位】：中國地質大學(北京)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TE328;P631.81

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本文編號：2741826